Python程序设计基础：random库的使用
文章目录
- 一、常见的random库函数
- 二、应用实例
一、常见的random库函数
在使用Python语言进行编程计算时，计算机完成的计算主要是确定的，但是在将其进行应用时，人们会模拟现实生活中的现象和活动，希望其增加一些随机性，使之与现实生活中的随机性一致，即将非确定性因素引入计算机。
最简单的随机方式就是生成一些随机数，并在计算过程中使用这些随机数。
Python语言中内置的random库提供了与随机数有关的功能，主要提供一些生成各种随机数的函数，常见的函数如下：
| 函数 | 用法 |
|---|---|
| random() | 返回左闭右开区间[0,1)中的一个随机浮点数 |
| randrange(n)， randrange(m,n)， randrange(m,n,d) | 返回给定区间内容的一个随机整数 |
| randiant(m,n) | 相当于randrangr(m,n+1) |
| choice(s) | 从序列s中随机选择一个元素 |
| uniform(m,n) | 生成一个[m,n]之间的随机小数 |
| sample(pop,k) | 从pop类型中随机选取k个元素，以列表类型返回 |
| shuffle(s) | 将序列类型中的元素随机排列，返回打乱后的序列 |
| seed(n) | 用整数n重置随机数生成器，调用seed()函数，相当于重新开始一个随机序列 |
二、应用实例
有一种称为“幸运七”的游戏，游戏规则是玩家掷两次骰子，如果其点数和为7，玩家就赢4元，如果不是7，则玩家输1元，使用计算机模拟掷骰子的过程，测算点数和为7的概率。（运行次数为10000）
由上图结果可以看到，玩该游戏10000次，骰子数为7的概率为0.1641。
假设玩家身上有10元，当所有钱全部输掉游戏结束，以下为模拟该玩家参与游戏的过程。
